Вопросы с тегом «survival»

Я хочу создать данные о выживаемости игрушек (время до события), которые подвергаются цензуре и следуют некоторому распределению с пропорциональными опасностями и постоянной базовой опасностью. Я создал данные следующим образом, но я не могу получить расчетные коэффициенты опасности, близкие к истинным значениям, после подбора модели пропорциональных рисков Кокса для смоделированных данных. …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Уже давно известно, что самый молодой возраст, когда шахматистам удавалось претендовать на звание гроссмейстера, значительно уменьшился с 1950-х годов, и в настоящее время почти 30 игроков стали гроссмейстерами до своего 15-летия . Однако на бирже шахматных стеков возникает вопрос: каков средний возраст, чтобы стать гроссмейстером? , Кто-то опубликовал ответ, для …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

Я наткнулся на этот дистрибутив в компьютерной игре и хотел узнать больше о ее поведении. Это связано с решением относительно того, должно ли происходить определенное событие после определенного количества действий игрока. Подробности за этим не имеют значения. Это кажется применимым к другим ситуациям, и я нашел это интересным, потому что …

11 probability  distributions  survival  discrete-data 

У меня есть следующая модель Кокса PH: (Время, Событие) ~ X + Y + Z Я хотел бы получить оценки опасности скорости (я говорю о скоростях опасности НЕ опасности коэффициентов) даны конкретные значения X, Y, Z. Я знаю, что пакет muhaz R может рассчитывать наблюдаемые уровни опасности, но мне интересна …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Если я предполагаю, что генная сигнатура идентифицирует субъектов с более низким риском рецидива, то есть снижение на 0,5 (коэффициент риска 0,5) частоты событий у 20% населения, и я намерен использовать образцы из ретроспективного когортного исследования. размер выборки необходимо скорректировать на неравные числа в двух гипотетических группах? Например, используя Collett, D: …

11 survival  power-analysis  genetics 

Мне интересно, как я могу смоделировать выборку из n времен жизни распределения Вейбулла, которые включают наблюдения типа I с правой цензурой. Например, пусть n = 3, shape = 3, scale = 1 и уровень цензуры = .15, а время цензуры = .88. Я знаю, как сгенерировать выборку Вейбулла, но я …

11 r  survival  simulation  random-generation 

Относительно взвешивания по шкале склонности (IPTW) при моделировании пропорциональных рисков Кокса для данных о выживаемости от времени к событию: У меня есть проспективные данные реестра, где мы заинтересованы в том, чтобы посмотреть на эффект лечения от лекарств, которые в большинстве случаев пациенты уже принимали в начале исследования. Поэтому я не …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Я читаю немного об анализе выживания и большинство учебников утверждают, что h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)= \lim_{ \Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t |T \geq t )}{ \Delta t} =\frac{f(t)}{1-F(t)} (1) где h(t)h(t)h(t) - уровень опасности, f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=\lim_{\Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t)}{ \Delta t}(2) функция плотности, …

11 survival 

Я новичок в анализе выживания, и недавно я узнал, что есть разные способы сделать это с определенной целью. Я заинтересован в фактической реализации и целесообразности этих методов. Мне представили традиционные модели пропорционального риска Кокса , модели времени ускоренного отказа и нейронные сети (многослойный персептрон) в качестве методов для выживания пациента, …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

У меня есть данные о серии выигрышных и проигрышных ставок за 5 раундов ставок с истощением после каждого раунда. Я использую дерево решений, подобное следующему, для отображения данных. Узлы к вершине дерева - это те, которые имеют выигрышные ставки, а узлы к нижней части дерева имеют ряд проигрышных ставок. Я …

10 t-test  survival  panel-data  time-varying-covariate 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

survivalПакет вR появляешься , чтобы сосредоточиться на непрерывные моделях выживания времени. Я заинтересован в оценке версии пропорциональной модели риска с дискретным временем, дополнительной модели log-log. У меня довольно простая модель выживания с простой правильной цензурой. Я знаю, что одним из способов оценки этой модели является создание набора данных, который имеет …

10 r  survival 

Я моделирую влияние беременности на исход болезни (мертвый жив). Приблизительно 40% пациентов забеременели после постановки диагноза, но в разные моменты времени. До сих пор я делал графики КМ, показывающие явный защитный эффект беременности на выживаемость, а также обычную модель Кокса - однако они были смоделированы с использованием только дихотомической переменной …

10 survival 

Если у меня есть данные о выживаемости без заболевания (определяется как то, было ли диагностировано конкретное заболевание или нет, а также время до этого события или потери), а также общие данные о выживании, как мне поступить со смертельными случаями, которые происходят без событие болезни? Они подвергнуты цензуре или я должен …

10 regression  survival  epidemiology